追價演算法模型圖片

❶ 【追價50】已知一個梯形的4條邊長分別為1、2、3、4,則梯形的面積為

這個讓我來吧。主要問題是「梯形的可能性」
由於沒有圖片，我說明一下記號：
設梯形為ABCD，AB//CD,記梯形四條邊的長度為：
AB=a,BC=b,CD=c,DA=d,並且假設c>a（僅僅是上下底邊的假設）

現在過A點作BC的平行線交CD於E點，容易知道AE=BC=b
在三角形ADE中，使用「三角形兩邊之和大於第三邊」這個定理，
就有AE+DE>AD，AE=CD-AB=c-a,AE=b,AD=d,
所以：c-a+b>d，即c-a>d-b。
同理，過B作AD的平行線，用相同的方法可以得到不等式：
c-a>b-d。

綜合兩條不等式，就是c-a>|b-d|，其中||表示絕對值。

由於a,b,c,d只能夠取1,2,3,4，代入檢驗一下，就知道
只有c=4,a=1,b和d取2,3符合上面的不等式，檢驗就略過了，因為
比較容易。

剩下的就好辦了，不妨設b=2,d=3,

過A作AG垂直於CD於G,過B作BH垂直於CD於H,
設DG=x,CH=y，則
AG^2=AD^2-DG^2，即AG^2=9-x^2
同理,BH^2=4-y^2
顯然BH=AG,所以
9-x^2=4-y^2
又GH=AB=a=1，所以x+y+1=CD=4
聯立方程有：
9-x^2=4-y^2
x+y+1＝4，
再提示一下，解這個方程的時候可以對第一個因式分解為
y^2-x^2=(y+x)(y-x)=3*(y-x)=-5，這樣容易解一些。
解得x=7/3,y=2/3
這樣就有AG^2=9-(7/3)^2=32/9
AG＝4*(根號2)/3

面積為（1+4）*AG/2=10/3根號2。

答案有誤，是根號2不是根號3.

夠詳細了吧。

❷ 6000價位的輕薄筆記本推薦

如果你不玩游戲，選購輕薄本是個不錯的選擇。如果你的預算在6000元以內，想要購買一款性價比較高的輕薄本，那麼可以看一下本文，相信一定對你的選購有幫助。

6000左右這個價位的筆記本電腦大多數是高性能的輕薄本，或者帶獨顯的全能本，外觀設計和做工相比主流輕薄本來說要好一些，性能釋放也比較激進。

❸ 什麼是追價什麼是超價

追價下單：就是在委託下單後未能立即成交的情況下，在設定的時間間隔後，系統會自動撤單然後自動按照最新報價重新發出委託，直到完全成交
超價下單：就是在委託下單前先行設置，在下單時系統就會自動在有利於成交的方向加減N個最小變動價位，提高成交幾率

❹ 股指的追價是什麼意思

如果想追就直接掛漲停價買入，然後賣一單子就給你了

❺ 史上最全！不同階段計算LTV的方法和模型！

第一件事情是要問明白計算LTV的目的是什麼。如果你有一款基於免費模式的手游，那麼毫無疑問用戶終身價值就是該款游戲的主要KPI。以下是原因：

 • 在設計階段，先要做Benchmark分析，你需要估算跟你游戲類似的LTV及他們的CPI，以確保項目能有足夠的投入預算。換言之，你需要先保證項目最後能賺錢。

 • 當進入試運營（soft launch)階段，你需要測算並不斷優化LTV，以確保它能超過預期的CPI。

 • 在市場推廣階段，你需要定位到CPI＜LTV的目標用戶群體，只要這個條件一直滿足，就應該不斷往裡面增加投入。

設計階段的「原始」LTV計算

游戲發布之前是沒有真實數據的，只要一些假設數據即可。因此，你需要使用「原始」的計算方法 ，即簡單地將ARPDAU乘以單個用戶的預期生命時間即可 。

舉例：ARPDAU * Lifespan = 0.05 * 26 = 1.3

分析

輸入：

• ARPDAU

• 預期的用戶生命周期：用戶有可能使用APP的時間長度。可以基於其他app進行估算，或者追蹤用戶直到他不再出現在游戲里

輸出：

預計每用戶的LTV

優勢：

• 簡單

• 有利於了解用戶LTV

劣勢：

• 方法太過簡單，且只假設所有用戶在同一時間內均留存

• 無法提前得知用戶會留存多久

試運營階段需要建造用戶留存模型

在試運營階段，你需要一個不同的方式。此階段的情況已經變了，因為你已經有了關於游戲留存率和付費情況的數據。 具體需要ARPDAU和至少下列的留存率數據：次日、7日、14日和30日 。建造留存率模型是一個復雜的數學測試，它需要用到統計回歸、對數函數和積分運算。

計算方式

假設留存函數是 y=a*x^b的冪函數，其中x為使用天數，a和b是模型的系數。首先預估的是180天內的留存率。它使用了第2天、7天、14天、30天和180天的加權系數，加權值為：2.5、7、12、57.5、100（順序對應）。基於LTV公式的加權系數比在冪函數求積分更簡單，對於精確度的影響也沒有那麼大。當用戶生命周期計算好後，用ARPDAU乘以生命周期即可輕松計算出LTV值。

舉例：ARPDAU * lifespan = 0.155 * 9.02 = 1.40

分析

輸入 ：

• 次日、7天、14天、30天的留存

• ARPDAU（前30天）

輸出 ：

• 用戶預期的生命周期：所有用戶的留存總和 （用戶數 * 天數）

• 180天的LTV

優勢 ：

• 簡單

• 幾乎與更復雜的模型一樣准確

劣勢 ：

• 30天的留存率加權過重

• 以ARPDAU不變為前提進行的假設

市場推廣階段的細分LTV計算

當你的游戲准備問世時，你將會對於終身價值的計算有新的需求。此階段與廣告投放和用戶獲取有關， 目標就是讓LTV高於CPI 。但並不是所有用戶都要滿足這個條件，只要找到某些指定的細分用戶滿足即可。當你找到這些細分，就可以「有的放矢」地加大投放力度。之前的LTV計算方法都是基於一個全新產品的假設，歷史數據是有限的。當來到市場投放的階段，產品數據應該在其中一個細分群體積累了6個月（一般指自然量）。基於現有細分群體的數據，就可以預估新的細分的LTV值。 這個對於新用戶的計算方法需要對比前7天的新用戶和現存用戶基礎，然後將同樣的比率應用於現有的LTV 。

計算方式

假設A項與B項7天的收益比率會反映其在LTV的比率 。舉例，假如你有一個新的流量來源在前7天有0.5美元的ARPU，正常來說你能在前7天看到1美元，那麼新的流量來源就是你正常LTV的一半。這非常直觀，實際上改預測方法也被許多先進的模型支持。該計算方式有兩步：

算出7天內收益數據間的比率

將同樣的比率用到LTV中

舉例：7天內收益比率 * LTV = 0.95 * 2.5 = 2.38

分析

輸入：

現有部分的訓練數據 （主要用來訓練LTV計算模型）

現有細分用戶的ARPU：第1天到第7天

現有細分用戶的LTV: 180天

新細分數據

新細分用戶的ARPU：第1天到第7天

輸出：

新細分用戶的LTV

優勢：

簡單

最准確的模式之一

劣勢：

需要現有細分的180天數據

高級LTV細分計算

第三種計算方式假設有180天的數據，而這有時候是不可能的。這時從現有細分的90天數據來建立現有細分的180天LTV模型，然後利用相同的比率方法來計算新細分的LTV。

這個計算方法的數據來自現有細分（如自然流量）來調整最初90天的模型，並利用模型功能來預估第90天到第180天的生命值。

計算方式

該模型有2個步驟

步驟1：估算180天的LTV

把最初90天的已知ARPU與91-180天的預估ARPU相結合即可得到。這個估算是用90天的ARPDAU乘以90天到180天的用戶預期生命時間。

步驟2：應用比例

當我們有預估的現有細分180天LTV數據，就可以用一個簡單的比例來估算新細分的LTV：

用新細分的7天ARPU除以現有細分的7天ARPU

將相同比例應用到現有細分的180天LTV

所得結果即是新細分的180天LTV

分析

輸入：

現有細分的訓練數據

現有細分的用戶ARPU：第1天至第7天

現有細分的用戶ARPU：第1天至第90天

現有細分的7天留存率

現有細分的90天留存率

現有細分的ARPDAU：第75天到90天

細分數據

新細分用戶的ARPU：第1天至第7天

輸出：

LTV

優勢 ：

更新的游戲app也可以使用該計算方法

非常精確

劣勢 ：

有點復雜

如果你有新細分超過7天的數據，那你實際上可以使用任何日期的數據，只要你能將其應用到7天的現有細分和新細分數據里。

在現有細分的7天ARPU中輸入第N天的現有細分ARPU

在新細分的7天ARPY中輸入第N天的新細分ARPU

總結：

1.計算LTV的「原始」方法

ARPDAU * Lifespan。

2.生命周期計算模型（簡化版）

「原始」方法的缺點是不能算出預期的生命周期長度。計算的方法會有點復雜。你需要收集用戶在APP的留存數據，用上面的冪函數公式求積分算出來。當然，更簡單的方法是通過加權平均的方法進行估算（參考上面「試運營」的例子），而且結果的精準度並不會相差太遠。

3.類推法則：用現有的細分歷史數據類推新的細分用戶LTV

這個是很多游戲公司採取的方法。它計算出現有180天的LTV，用新細分的7天ARPU除以現有細分的7天ARPU，得出來的比例應用到現有細分的180天LTV中，結果即是新細分的180天LTV。這樣，即使沒有180天的數據，也能通過現有細分的數據計算LTV。

這個計算方式融合了前兩種的技巧。即使沒有180天的數據，也可以利用現有細分的數據。這個計算方式使用了現有細分的部分數據來計算新細分的LTV。

等待至少90天的ARPDAU數據

使用該數據建立每日每平均用戶財務積累Master Chart圖表

計算90天內的流失率，將該比率應用到90日天之後的數據，得到180天的LTV，以此推算90天之後的Master Chart圖表走向

用現有LTV來估算新細分：用前7日新細分收益與Master Chart內的數據作對比

4.用數據表計算留存率模型、收益函數模型

此方法假設留存率是一個冪函數（y=a*x^b)，並且ARPDAU是恆定的。以下是關於該數據表的更多細節。

它假設收益函數是對數函數。表格示例圖如下：

手游開發者面臨的最大難題之一就是計算app的LTV。在網上搜索能查到很多答案，但大多數晦澀難懂。原因就在於建立LTV模型非常困難，尤其是在不了解用戶行為、數據不充分的情況下。本文推薦了幾種不同計算方法，開發者們可以根據自身具體情況做出合適的選擇。

❻ 股票補倉後成本價的演算法

不少一部分投資者都有過虧錢，也有過為了降低損失而進行補倉的行為，不過補倉時機准嗎，什麼時候補倉才對呢，如何計算得出補倉後的成本呢，接下來的時間就與各位朋友詳細講解一下。開始之前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！
一、補倉與加倉
補倉的意思就是股價格出現了下跌投資者被套牢，為了將該股的成本價格攤低一些，而進行繼續買入該股的行為。股票被套牢了，補倉能夠降低成本，但若是股價繼續往下掉，那麼損失也會加重。補倉這種策略屬於被動策略，它是用來應對套牢的情況，它本身並不是一種很好的解套方法，但在特定的情況下是最合適的方法。
另一方面，補倉和加倉是不一樣的，加倉說明了因不斷欣賞某隻股票，而在該股票上漲的過程中繼續追加買入的行為，兩者的區別在環境上面，補倉是下跌時進行買入操作的，加倉是在上漲的情況下進行的買入操作。

二、補倉成本
這是股票補倉後成本價計算方法(依照補倉1次為例)：
補倉後成本價=(第一次買入數量*買入價+第二次買入數量*買入價+交易費用)/(第一次買入數量+第二次買入數量)
補倉後成本均價=(前期每股均價*前期所購股票數量+補倉每股均價*補倉股票數量)/(前期股票數量+補倉股票數量)
上面的兩種方法都是手動計算的，如今最為普遍的炒股軟體、交易系統裡面都會有補倉成本計算器的，不用我們計算直接打開就可以看了。不知道手裡的股票好不好？直接點擊下方鏈接測一測：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
三、補倉時機
補倉需要抓住機會，還要看好時機，爭取一次成功。值得留心的是對於手裡一路下跌的弱勢股是不能隨意補倉的。所謂成交量較小、換手率偏低的股票就是弱勢股。這種股票特別容易貶值，補倉的話可能會賠本。倘若被定為弱勢股，那麼應當留心注意補倉。補倉的目的是解放資金，並不是為了進一步套牢資金，也可以說，在不能確認補倉之後股市會走強的前提下在所謂的低位補倉，風險是很大的。只有明確知道手中持股為強勢股時，敢於不斷對強勢股補倉才是資金增長、收益增加成功的關鍵。有以下幾個內容值得注意：
1、大盤未企穩不補。補倉不建議選擇大盤處於下跌趨勢中或還沒有任何企穩跡象的時候，個股的晴雨表是大盤來表示，大盤下跌使得很多股票跟著下跌，目前這個時候補倉是有危險性的。肯定的是熊市轉折期的明顯底部時是可以通過補倉使利潤實現最大化的。
2、上漲趨勢中可以補倉。在漲高過程中你在階段頂部中買入股票但呈現虧本，等到股票的價格回調，就可以進行補倉了。
3、暴漲過的黑馬股不補。若以前有過一輪暴漲的，通常來說回調幅度大，下跌周期長，也不知道底部在哪。
4、弱勢股不補。補倉的目的主要是想用後來補倉的盈利彌補前面被套的損失，可別為了補倉而補倉，若是要補的話就要補強勢股。
5、把握補倉時機，力求一次成功。像分段補倉、逐級補倉，這些做法都不對。首先，我們的資金根本沒有多少，想多次補倉幾乎不可能。補倉之後就會增加持倉資金，如果股價繼續下跌了就會虧損更多：其次，補倉是對前一次錯誤買入行為的彌補，它原本就不應再成為第二次錯誤的交易，最好一次性做對，錯誤不要繼續犯。無論如何，股票買賣的時機非常重要！有的朋友買股票，經常碰到一買就跌、一賣就漲的情況，還以為是自己運氣不好…………其實只是缺少這個買賣時機捕捉神器，能讓你提前知道買賣時機，不錯過上漲機會：【AI輔助決策】買賣時機捕捉神器

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❼ dcf現金流量估值模型怎麼計算

dcf現金流量估值模型：
1、根據自由現金流定義調整財報數據。2、估算一些基本參數，要根據客觀世界情況。3、根據公司估算未來企業現金流，並根據時間價值計算現值。
令人頭疼的不僅僅是買錯股票，還有買錯價位，就算再好的公司股票價格都有被高估時候。買到低估的價格不止能獲得分紅外，還能賺股票的差價，要是購買到高估的則只能夠做「股東」。巴菲特買股票也經常去估算一家公司股票的價值，避免買在高價位。這次說的蠻多的，那麼，到底該怎樣估算出公司股票的價值呢？接下來我就列出幾個重點來好好說一說。正式開始主題之前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！
一、估值是什麼
估值就是大概測算一下公司股票所擁有的價值，正如商家在進貨的時候需要計算貨物本錢，他們才能算出需要賣多少錢，賣多久才有辦法回本。這和買股票是相同的，使用市場價投資這支股票，到底要花多少時間才可以回本賺錢等等。不過股市裡的股票是非常繁雜的，堪比大型超市的東西，很難知道哪個更便宜，或者哪個更好。但想估算依據它們的目前價格來判斷值不值得買、具不具備收益也是有門道的。
二、怎麼給公司做估值
需要結合很多數據才能判斷估值，在這里為大家說說三個較為重要的指標：
1、市盈率
公式：市盈率 = 每股價格 / 每股收益 ，在具體分析的時候最好參照一下公司所在行業的平均市盈率。
2、PEG
公式：PEG =PE/(凈利潤增長率*100)，在PEG小於1或更小時，也就說明當前股價正常或被低估，像大於1的話則被高估。
3、市凈率
公式：市凈率 = 每股市價 / 每股凈資產，這種估值方式對大型或者比較穩定的公司非常友好。通常來說市凈率越低，投資價值肯定會更加的高。可若是市凈率跌破1了，就意味著該公司股價已經跌破凈資產，投資者應該對這個十分當心。
有個實際的例子舉給大家：福耀玻璃
正如每個人所了解到的，福耀玻璃目前是汽車玻璃行業的巨大龍頭公司，基本上它家生產的玻璃都會為各大汽車品牌所用。目前來說，汽車行業對它收益造成的影響最大，總的來說還算穩定。那麼就從剛剛說的三個標准去估值這家公司究竟怎麼樣！
①市盈率：目前它的股價為47.6元，預測2021年全年每股收益為1.5742元，市盈率=47.6元 / 1.5742元=約30.24。在20~30為正常，很顯然，當前股價稍微高了點，可是還要以其公司的規模和覆蓋率來評價會更好。


②PEG：從盤口信息可以看到福耀玻璃的PE為34.75，再根據公司研報獲取到凈利潤收益率83.5%，可以得到PEG=34.5/（83.5%*100）=約0.41


③市凈率：首先打開炒股軟體按F10獲取每股凈資產，結合股價可以得到市凈率= 47.6 / 8.9865 =約5.29

三、估值高低的評判要基於多方面
不太正確的選擇是一味套公式計算！炒股等同於說炒公司的未來收益，即便公司現在被高估，爆發式的增長可能在以後會有，這也是基金經理們被白馬股吸引的緣故。其次，上市公司所處的行業成長空間和市值成長空間也起著重要的作用。按上方的方法看許多銀行時，絕對會被嚴重的低估，但為什麼股價一直上不來呢？最重要原因是它們的成長和市值空間已經接近飽和。更多行業優質分析報告，可以點擊下方鏈接獲取：最新行業研報免費分享，除了行業還有以下幾點供大家參考：1、最起碼要分析市場的佔有率和競爭率；2、懂得將來的戰略規劃，公司發展空間如何。這是我的一些心得體會，希望對大家有利，謝謝！如果實在沒有時間研究得這么深入，可以直接點擊這個鏈接，輸入你看中的股票獲取診股報告！【免費】測一測你的股票當前估值位置？

應答時間：2021-09-25，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

❽ 期貨交易，追價，對價，超價

對價成交，即按當前買入價賣出，賣出價買入。一般可以立即成交
追價，即按最新價掛單，並且在最新價發生變化時，掛單的價格同時按最新價變動
超價，類似於對價，速度比對價甚至更快，
舉例 比如當時賣出價1000，買入價999，最新價為999，以做多頭為例
掛999多單，也就是最新價成交，則按時間先後撮合成交
掛對價單，就是按1000買入，因為這個價格有人在賣出，所以基本可以立即成交
超價，就是在價格波動劇烈是，直接掛1001的價格買入，可立即成交
追價，即按999的最新價掛單買入，若未成交的時候，最新價變為1000，則按1000掛單

❾ 期貨下單的追價和抓價

這個國內期貨一般還少見， 在國外期貨和恆指上有
追加下單是這樣的， 怕當時的價格成交不了，追加幾個點或者低幾個點去下單，據個例子啊， 比如現在 白糖 買價3000元 賣價3001元， 如果是抓價下單的話， 買的話 掛3001 會直接成交 為什麼 這個你應該明白，因為盤子上有人 3001元賣 你3001元買 成交很正常，這叫抓價。 同理賣的話 掛3000元 也會直接成交， 因為有人想3000元買 所以會成交。 在國內我們用這個抓價基本就可以了，
但是如果做恆指的話，價格變動太快，有時候都不是秒變動，一秒都變動好幾下， 那也就是說，如果等你敲完3001元買價格之後，價格變化快 現價賣價可能已經變成 3003了，那你自然不會成交了， 這個時候用追價就會方便點，看見現價3001的話，追加2個點 掛單，這樣很保靠能成交， 一般追加幾個點看這個商品的波動性來決定，如果一秒變化2-3個點，那追3個點沒問題，如果像銅 一秒波動20-50個點 那你就得追50個點。
一般 我知道的 國內軟體里不帶，國外的軟體里都帶追加功能 直接就可以追價，用起來方便， 估計國內也很快就會改良了。